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microRNA数据分析
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一、microRNA转录因子预测分析
       
        为了探索目标microRNA的上下游调控关系元件,对下载的目标miRNA序列进行基因组定位后,针对目标microRNA,提取TSS上游4500bp序列和下游500bp序列作为转录因子(TF)预测的数据。使用转录因子数据库和转录因子结合位点预测程序完成转录因子预测分析。
 
 
二、microRNA靶基因分析
 
2.1. microRNA非编码区靶基因预测项目
      
       对于非编码区靶基因的预测,采用多个软件分别进行预测,对于有些无法对应的目标microRNA,可参考miRGator软件。一般取几种软件预测结果的交集,即overlap部分做为最终预测结果。
 
2.2. microRNA编码区靶基因预测项目
     
       对于编码区靶基因的预测,提取目标microRNA编码区序之后做多物种比对,搜寻到保守区段后进行靶位点预测,整理保守的靶位点,并进行统计分析。编码区基因也是microRNA结合位点的预测已经很多顶级文章报道。详情请查看本公司网站相关内容。
 
 
三、microRNA与靶基因网络构建
       
     我们通过整合microRNA与靶基因之间的调控, microRNA靶基因之间的蛋白-蛋白相互作用。该网络的构建,可以在全局的水平上直观的反应基因之间的相互关系,同时反映了基因调控网络的稳定性。网络中连接度高的基因,称为hub基因。Hub基因往往对网络的稳定性起到重要作用。因为hub会影响大部分基因,是基因调控的核心,一般认为其重要性要高于普通基因。一般来讲,大部分hub基因都是转录因子。 
 
 
四、microRNA与转录因子调控网络分析
     
     对于一些转录因子,本身可以结合在microRNA的启动子区域,调控microRNA。而该microRNA同时又可能也结合在转录因子的3’ UTR下调该转录因子。这本身就是一个网络。方法是靶基因预测与启动子分析进行综合分析。
 
五、microRNA启动子甲基化分析
     
       为了探索甲基化对目标microRNA的影响,下载目标microRNA的启动子区域序列,并通过相关算法寻找目标microRNA可能的甲基化位点(CpG island),并设计四对引物:一对甲基化,一对未甲基化引物以指导实验(MSP-PCR的方法)验证。
 
 
六、microRNA 在不同组织、细胞中的表达分析
    
      为了考察microRNA在空间部位上的表达分布,利用在human不同组织、细胞中克隆测序数据,计算目标miRNA 的相对表达量。表达量用测序miRNA copy数除以相应组织中miRNA copy总数再乘以1000,即copies per kilo(CPK)。分析所有的组织、细胞系、肿瘤中microRNA 的表达。
 
 
七、靶基因Gene Ontology分析
     
      GO数据库包含了基因参与的生物过程,所处的细胞位置,发挥的分子功能三方面功能信息,并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG(有向无环图)的结构。Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系,以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系,从而较全面地概括了基因的功能信息,纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题。在基因表达谱分析中,GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点,旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
 
 
八、靶基因pathway分析
     
      我们将靶基因基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway数据库映射,并统计基因在每个pathway中的富集程度(enrichment p-value)

【注】microRNA数据分析需要您提供实验基本信息,我们选择合适软件和算法进行分析;另外microRNA靶基因预测,属于纯理论分析范围,具体结果可靠性必须经过细胞学等实验来验证。

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